opencv-tbb 相机标定

OpenCV-TBB 是 OpenCV 库的一个拓展，它使用了 Intel 的 TBB（Threading Building Blocks）库来实现多线程加速。相机标定是计算机视觉中的一个重要问题，它的目的是确定相机的内部参数和外部参数，以便进行准确的三维重建和测量。在 OpenCV 中，可以使用 calibrateCamera 函数来进行相机标定。使用 TBB 加速相机标定的方法如下：

1. 安装 TBB 库，可以从 Intel 的官网下载。

2. 在 OpenCV 中使用 TBB 加速需要编译 OpenCV 库时开启 TBB 选项。

3. 在代码中使用 TBB 的 parallel_for 函数来并行化计算。具体来说，可以将每一幅图片的标定任务分配给不同的线程进行计算，这样可以大大加快计算速度。

下面是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/affine.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <tbb/tbb.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace tbb;

int main()
{
    // 加载图片
    vector<string> filenames;
    glob("*.jpg", filenames);
    vector<Mat> images;
    for (auto filename : filenames) {
        Mat image = imread(filename);
        images.push_back(image);
    }

    // 设置标定板参数
    Size boardSize(6, 9);
    float squareSize = 1.0f;

    // 检测标定板角点
    vector<vector<Point2f>> corners(images.size());
    parallel_for(blocked_range<int>(0, images.size()), [&](const blocked_range<int>& range) {
        for (int i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {
            Mat gray;
            cvtColor(images[i], gray, COLOR_BGR2GRAY);
            bool found = findChessboardCorners(gray, boardSize, corners[i]);
            if (found) {
                cornerSubPix(gray, corners[i], Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
            }
        }
    });

    // 设置标定板世界坐标系
    vector<vector<Point3f>> objectPoints(1);
    for (int y = 0; y < boardSize.height; ++y) {
        for (int x = 0; x < boardSize.width; ++x) {
            objectPoints[0].push_back(Point3f(x * squareSize, y * squareSize, 0));
        }
    }

    // 标定相机
    Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    vector<Mat> rvecs, tvecs;
    calibrateCamera(objectPoints, corners, images[0].size(), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

    return 0;
}

在这个代码中，我们使用了 TBB 的 parallel_for 函数来并行化检测标定板角点的任务。由于每一幅图片的处理是相互独立的，因此可以将它们分配给不同的线程来计算。